【全2冊】數學之美(第*版)+深度學習 [deep learning]帶你認識數學之美網 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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吳軍著著

圖書標籤:

數學之美
深度學習
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人工智能
算法
數學
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店铺：恒久图书专营店

出版社：人民邮电出版社

ISBN：9787115373557

商品编码：25419114138

包装：平装

开本：16

出版时间：2014-11-01

页数：312

具体描述

商品參數

深度學習 [deep learning]
	定價	168.00
	齣版社	人民郵電齣版社
	版次	1
	齣版時間	2017年08月
	開本	16開
	作者	[美] Ian，Goodfellow
	裝幀	平裝
	頁數
	字數
	ISBN編碼	9787115461476

內容簡介

　　《深度學習》由全球知名的三位專傢IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰寫，是深度學習領域奠基性的經*教材。全書的內容包括3個部分：第1部分介紹基本的數學工具和機器學習的概念，它們是深度學習的預備知識；第2部分係統深入地講解現今已成熟的深度學習方法和技術；第3部分討論某些具有前瞻性的方嚮和想法，它們被公認為是深度學習未來的研究重點。

　　《深度學習》適閤各類讀者閱讀，包括相關專業的大學生或研究生，以及不具有機器學習或統計背景、但是想要快速補充深度學習知識，以便在實際産品或平颱中應用的軟件工程師。

作者簡介

　　IanGoodfellow，榖歌公司(Google)的研究科學傢，2014年濛特利爾大學機器學習博士。他的研究興趣涵蓋大多數深度學習主題，特彆是生成模型以及機器學習的安全和隱私。IanGoodfellow在研究對抗樣本方麵是一位有影響力的早期研究者，他發明瞭生成式對抗網絡，在深度學習領域貢獻卓*。

　　YoshuaBengio，濛特利爾大學計算機科學與運籌學係(DIRO)的教授，濛特利爾學習算法研究所(MILA)的負責人，CIFAR項目的共同負責人，加拿大統計學習算法研究主席。YoshuaBengio的主要研究目標是瞭解産生智力的學習原則。他還教授“機器學習”研究生課程(IFT6266)，並培養瞭一大批研究生和博士後。

　　AaronCourville，濛特利爾大學計算機科學與運籌學係的助理教授，也是LISA實驗室的成員。目前他的研究興趣集中在發展深度學習模型和方法，特彆是開發概率模型和新穎的推斷方法。AaronCourville主要專注於計算機視覺應用，在其他領域，如自然語言處理、音頻信號處理、語音理解和其他AI相關任務方麵也有所研究。

　　中文版審校者簡介

　　張誌華，北京大學數學科學學院統計學教授，北京大學大數據研究中心和北京大數據研究院數據科學教授，主要從事機器學習和應用統計學的教學與研究工作。

　　譯者簡介

　　趙申劍，上海交通大學計算機係碩士研究生，研究方嚮為數值優化和自然語言處理。

　　黎彧君，上海交通大學計算機係博士研究生，研究方嚮為數值優化和強化學習。

　　符天凡，上海交通大學計算機係碩士研究生，研究方嚮為貝葉斯推斷。

　　李凱，上海交通大學計算機係博士研究生，研究方嚮為博弈論和強化學習。

精彩書評

　　《深度學習》由該領域的三位專傢撰寫，是目前該領域唯1的綜閤性圖書。它為正在進入該領域的軟件工程師和學生提供瞭廣泛的視角和基礎的數學知識，同時也可以為研究者提供參考。

　　——ElonMusk，OpenAI聯閤主席，特斯拉和SpaceX共同創始人兼首*執行官

　　這是深度學習的權wei教科書，由該領域的主要貢獻者撰寫。此書內容非常清晰、全麵並且權wei。閱讀這本書，你可以知道深度學習的由來、它的好處以及它的未來。

　　——GeoffreyHinton，多倫多大學榮譽退休教授，Google傑齣研究科學傢

　　zui近十年以來，深度學習成為瞭風靡全球的技術。學生、從業人員和教師都需要這樣一本包含基本概念、實踐方法和高*研究課題的教科書。這是深度學習領域第1本綜閤性的教科書，由幾位極*創意和多産的研究人員撰寫。這本書將成為經*。

　　——YannLeCun，Facebook人工智能研究院院長，紐約大學計算機科學、數據科學與神經科學教授

　　深度學習的中文譯本忠實客觀地錶述瞭英文原稿的內容。本書三位共同作者是一個老中青三代結閤的整體，既有深度學習領域的奠基人，也有處於研究生涯中期的領域中堅，更有領域裏近年湧現的新星。所以書作結構行文很好地考慮到瞭處於研究生涯各個不同階段的學生和研究人員的需求，是一本非常好的關於深度學習的教科書。

　　深度學習近年在學術界和産業界都取得瞭極大的成功，但誠如本書作者所說，深度學習是創建人工智能係統的一個重要的方法，但不是全部的方法。期望在人工智能領域有所作為的研究人員，更可以通過本書充分思考深度學習和傳統機器學習和人工智能算法的聯係和區彆，共同推進本領域的發展。

　　——微軟研究院首*研究員華剛博士

　　這是一本還在寫作階段就被開發、研究，工程人員極大關注的深度學習教科書。它的齣版錶明瞭我們進入瞭一個係統化理解和組織深度學習框架的新時代。這本書從淺入深介紹瞭基本數學、機器學習經驗，以及現階段深度學習理論和發展。它能幫助AI技術愛好者和從業人員在三位專傢學者的思維帶領下全方位瞭解深度學習。

　　——騰訊優圖傑齣科學傢、香港中文大學教授賈佳亞

　　深度學習代錶瞭我們這個時代的人工智能技術。這部由該領域專業的幾位學者Goodfellow、Bengio、Courville撰寫的題為《深度學習》的著作，涵蓋瞭深度學習的基礎與應用、理論與實踐等各個方麵的主要技術，觀點鮮明，論述深刻，講解詳盡，內容充實。相信這是每一位關注深度學習人士的必讀書目和必*寶典。感謝張誌華教授等的辛勤審校，使這部大作能夠這麼快與中文讀者見麵。

　　——華為諾亞方舟實驗室主任，北京大學、南京大學客座教授，IEEEFellow李航

　　從基礎前饋神經網絡到深度生成模型，從數學模型到極好實踐，此書覆蓋深度學習的各個方麵。《深度學習》是當下zui適閤的入門書籍，強烈推薦給此領域的研究者和從業人員。

　　——亞馬xun主任科學傢、ApacheMXNet發起人之一李沐

　　齣自三位深度學習zui前沿權wei學者的教科書一定要在案前放一本。本書的第*部分是精華，對深度學習的基本技術進行瞭深入淺齣的精彩闡述。

　　——ResNet作者之一、Face++首*科學傢孫劍

　　過去十年裏，深度學習的廣泛應用開創瞭人工智能的新時代。這本教材是深度學習領域有重要影響的幾位學者共同撰寫。它涵蓋瞭深度學習的主要方嚮，為想進入該領域的研究人員，工程師，以及初學者提供瞭一個很好的係統性教材。

　　——香港中文大學信息工程係主任湯曉鷗教授

　　AI聖經！此書是所有數據科學傢和機器學習從業者要在這個快速增長的下一代技術領域立足的必讀書籍。

　　——DanielD.Gutierrez，知名媒體機構insideBIGDATA

　　這是一本教科書，又不止是一本教科書。任何對深度學習感興趣的讀者，本書在很長一段時間裏，都將是你能獲得的zui全麵係統的資料，以及思考並真正推進深度學習産業應用、構建智能化社會框架的絕jia理論起點。

　　——新智元創始人兼CEO楊靜

深度解析：經典數學理論與前沿算法的交匯（非【全2冊】數學之美(第版)+深度學習 [deep learning]帶你認識數學之美網相關內容）引言：探尋科學世界的底層邏輯我們生活的世界，無論是宏觀的宇宙運行，還是微觀的粒子交互，都深深地烙印著數學的印記。數學不僅僅是抽象的符號和嚴謹的邏輯，它是構建現代科學、技術乃至哲學思維的基石。本書緻力於深入挖掘那些塑造瞭我們理解世界的經典數學理論體係，同時，我們也將目光投嚮信息時代最激動人心的前沿領域——復雜係統建模與優化，這些領域無不依賴於堅實的數學基礎。第一部分：奠基石——經典數學理論的再審視本部分旨在對支撐現代科學的幾大核心數學分支進行一次係統而深入的迴顧與剖析，強調其內在聯係與實際應用潛力。第一章：微積分的精髓與現代應用微積分，作為連接離散與連續世界的橋梁，其重要性不言而喻。我們不滿足於僅僅停留在導數與積分的計算層麵，而是著重探討其背後的幾何意義和物理內涵。 1. 變分法的哲學基礎：歐拉-拉格朗日方程如何從“最省力原理”過渡到描述自然界中能量最小化的普遍規律？我們將詳細分析這些變分原理在力學、光學乃至經濟學決策中的映射。 2. 多變量微積分的幾何拓撲視角：探討梯度、散度和鏇度的嚮量場概念，它們如何描述空間中場的分布和演化。特彆關注隱式函數的微分處理和高維空間中的麯麵積分，例如格林公式、斯托剋斯公式在物理建模中的精確錶達。 3. 無窮級數的收斂性與應用：傅裏葉級數和泰勒級數不僅是近似工具，更是分析周期性信號和函數解析延拓的關鍵。我們將深入分析收斂判據（如阿貝爾判據）及其在信號處理中的實際意義。第二章：綫性代數——結構化的力量綫性代數是描述係統結構、關係和變換的語言。它在數據科學、工程控製和量子力學中占據核心地位。 1. 特徵值問題的深層解讀：特徵值和特徵嚮量不僅僅是矩陣運算的結果，它們代錶瞭係統內在的“振動模式”或“穩定性軸”。我們將通過實對稱矩陣的對角化，展示如何將復雜的係統行為簡化為相互獨立的運動分量。 2. 矩陣分解技術的多維剖析：重點解析奇異值分解（SVD）在信息壓縮、降噪和推薦係統中的不可替代性。對比SVD與QR分解、LU分解在數值穩定性和計算復雜度上的差異。 3. 嚮量空間的抽象與泛函分析的萌芽：從有限維空間過渡到無限維希爾伯特空間，理解內積、範數以及正交基的概念，為後續學習偏微分方程和優化理論打下理論基礎。第三章：概率論與數理統計——不確定性下的決策在信息爆炸的時代，如何科學地量化和處理不確定性，是現代科學麵臨的共同挑戰。 1. 隨機變量的聯閤分布與條件概率：深入探討貝葉斯定理在信息更新中的動態作用。重點分析馬爾可夫鏈和隨機過程，如何描述隨時間演化的序列依賴關係。 2. 大數定律與中心極限定理的普適性：闡釋為何這些看似簡單的定理能保證大量獨立同分布隨機變量的樣本均值趨於期望值，及其對統計推斷的理論支撐。 3. 參數估計與假設檢驗的科學性：對最大似然估計（MLE）和矩估計進行比較，並討論假設檢驗中第一類和第二類錯誤的權衡，確保推斷的科學嚴謹性。第二部分：跨越邊界——復雜係統建模與現代優化本部分將經典數學工具應用於解決現代工程和科學中的復雜問題，關注模型的建立、分析與求解。第四章：常微分方程（ODE）與動力學係統動力學係統是描述變化過程的數學框架，廣泛應用於物理、生物和經濟係統中。 1. 一階與二階ODE的解析解法迴顧：重點關注積分因子法、常數變易法等求解非齊次綫性方程組的技巧。 2. 相平麵分析與穩定性理論：使用相圖來定性分析係統的長期行為。探討李雅普諾夫穩定性理論，如何不依賴於求解精確解，即可判斷係統對擾動的抵抗能力。 3. 混沌現象的數學起源：簡要介紹洛倫茲吸引子等例子，揭示確定性係統如何産生看似隨機的復雜行為，數學的邊界在哪裏。第五章：偏微分方程（PDE）的物理建模 PDE是描述場變量（如溫度、壓力、電勢）在空間和時間上連續變化的語言。 1. 三大基本方程的物理意義：詳細解讀熱傳導方程（擴散）、波動方程（波動）和拉普拉斯方程（穩態）的數學結構與它們所對應的物理邊界條件。 2. 分離變量法與傅裏葉變換在PDE求解中的結閤：展示如何利用傅裏葉變換的性質將偏微分運算轉化為代數運算，簡化求解過程。 3. 有限差分法的數值實現基礎：介紹如何將連續的PDE轉化為離散的代數方程組，為數值模擬提供入門基礎，強調網格選擇和時間步長的穩定性要求。第六章：優化理論與凸分析在資源有限的情況下，如何找到最優解是工程和經濟學的核心問題。 1. 無約束優化：牛頓法與擬牛頓法：深入分析二階信息（Hessian矩陣）在加速收斂中的作用，以及BFGS等算法如何用近似信息替代昂貴的精確Hessian計算。 2. 約束優化與卡羅·庫恩-塔剋（KKT）條件： KKT條件是如何將約束優化問題轉化為鞍點問題，以及拉格朗日乘子在解釋對偶變量經濟學含義上的作用。 3. 凸集、凸函數與全局最優性：強調凸優化在保證全局收斂性上的巨大優勢，區分幾何上的凸性和函數的凸性，並簡要介紹內點法等現代求解技術的基本思想。結語：數學思維的養成本書的最終目標，是培養讀者一種嚴謹、抽象且富有洞察力的數學思維。掌握這些工具，不僅能讓你理解現有的科學成就，更能賦予你獨立分析和解決未來未知問題的能力。數學是思考的藝術，是通往精確知識的必經之路。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

這本書的引入方式實在是太巧妙瞭，它沒有上來就拋齣一堆晦澀的公式和定理，而是像一位經驗老到的導遊，帶著我們從一個我們熟悉的生活場景或者一個直觀的幾何圖形切入。那種“原來如此”的感覺貫穿始終，讓人感覺數學不再是高高在上、拒人於韆裏之外的學科，而是深深植根於我們周圍世界運轉規律的基礎。作者的敘述邏輯非常連貫且富有啓發性，總能在關鍵節點設置一個引人深思的問題，然後用嚴謹又不失趣味性的論證來解答。這種循序漸進的引導，極大地降低瞭理解復雜概念的心理門檻，讓人在不知不覺中，就已經跨越瞭好幾道思維的鴻溝。

评分☆☆☆☆☆

我一直覺得，理解數學的“美”比掌握它的“術”要難得多，而這本書恰恰抓住瞭“美”的精髓。它不像很多教材那樣專注於解題技巧的訓練，而是更側重於展示數學概念背後的哲學思想和邏輯結構之優雅。讀到某些證明過程時，那種豁然開朗、發現宇宙間和諧之美的震撼，是其他任何學科都難以比擬的。它教會我的不僅僅是知識點，更是一種看待問題、分析問題的全新視角——那種追求簡潔、對稱與完備性的思維方式。這種內在的提升，我相信會對我在處理生活中的各種復雜決策，産生潛移默化的積極影響。

评分☆☆☆☆☆

這本書的裝幀和設計簡直是藝術品！拿到手的時候，那種沉甸甸的質感和封麵那種低調而有內涵的配色，就讓人愛不釋手。我尤其喜歡它在細節處理上的用心，比如字體選擇的清晰度和排版的疏密有緻，長時間閱讀下來眼睛也不會感到疲勞。內頁的紙張質量也非常好，很有閱讀的儀式感。雖然我還沒有完全沉下心來啃完每一頁，但僅僅是翻閱和感受這本書的物理形態，就覺得這絕對是一份值得收藏的珍品。那種觸感和視覺享受，完全超越瞭一般的工具書範疇，更像是一件精心打磨的工藝品。這不僅僅是知識的載體，更是一種閱讀體驗的升華，讓人願意花時間去慢慢品味它所承載的智慧。

评分☆☆☆☆☆

真正讓我印象深刻的是作者在行文間流露齣的那種對數學世界的熱愛和敬畏之情。這種情感是無法通過冰冷的公式傳遞齣來的。在介紹一些經典定理的發展曆程時，作者仿佛化身為曆史的敘述者，描繪瞭先賢們在探索真理道路上付齣的艱辛與獲得的喜悅。這種人文關懷的注入，使得原本可能顯得枯燥的數學史和理論介紹，變得鮮活而富有傳奇色彩。它讓我體會到，數學不僅僅是一門工具，它更是一部人類智慧不斷突破自身局限的史詩，讀完之後，我對這門學科的態度從“需要學習”轉變為“渴望探索”。

评分☆☆☆☆☆

這本書的章節組織安排顯示齣作者深厚的教學功力和對讀者心境的深刻理解。它沒有采用傳統的綫性推進模式，而是通過多個相互關聯的主題模塊進行輻射和深化。有時候你會發現，前一個章節看似無關緊要的數學概念，在後半部分的關鍵推導中起到瞭畫龍點睛的作用。這種網狀的知識結構，非常符閤我們大腦的聯想和記憶機製。它鼓勵讀者進行主動的思考和連接，而不是被動地接受信息流。這種精心設計的閱讀路徑，讓學習過程充滿瞭探索的樂趣，每一次“打通任督二脈”的感覺都令人振奮。